Improving Compositional Generalization in Machine Learning Models Through Analysis of Emergent Language Compositionality
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340055718
교육부
한국연구재단
연세대학교
이희영
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2025.09.01 ~ 2027.08.31
2,500만원
2,500만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
◎ 오정보 전파가 언어의 구성성 발현에 미치는 영향에 대한 체계적 이해· 현실 세계에서 목격되는 다양한 형태의 오정보 전파가 언어의 발현 과정에서 언어의 구성성에 미치는 영향에 대한 규명· 오정보 전파 환경이 언어의 구성성 발현을 유도하는 원리에 대한 이론적인 설명 제공◎ 오정보 전파 기반 적대적 학습 환경 구성 통한 머신 러닝 모델의 구성적 이해 능력 향...
... Lewis signaling 게임 (Lewis 1969)을 통한 오정보 전파 환경에서의 언어 형성 시뮬레이션 실험 수행 및 시뮬레이션에서 유도된 언어의 성질에 대한 분석· 화자와 청자 인공신경망 에이전트가 소통을 통해 주어진 문제를 협동적으로 해결하도록 학습되는 환경이 구성됨· 화자는 주어진 물체를 관찰한 뒤 이에 대한 설명을 기술하는 이산적인 메시지를 생성하고, 청자는 화자가 ...
◎ 구성적인 구조에 대한 이해 능력 향상을 통한 효율적인 머신 러닝 모델 개발· 기존에 학습하였던 내용을 구조적으로 적용하여 이전에 보지 못하였던 새로운 개념을 이해하는 구성적 일반화 능력은 모든 조합에 대한 관찰이 어려운 실세계에서 필수적인 능력임· 본 연구에서 개발한 구성적 일반화 능력을 향상시키는 학습 방법의 응용을 통해 한국어 언어 모델과 같이 비교...